面向激光雷达点云数据的多结构树种识别

来源：中国农机化学报杂志2024年第5期北京时间：

作者：陶旭, , 余富强, , 蔡金金, 么炜, , 刘博,

摘要：针对由于树木种间相似性和种内差异性带来的识别困难，以及由于采集环境及设备的多样性导致的点云质量差异，提出面向激光雷达点云数据的多结构树种识别方法（MSTSR）。首先借助改进的组合采样策略，在有效降低数据冗余的同时，保留单木的主体枝干结构；其次通过内建的近邻感知与增强模块（NAE）层次化聚合点云属性，以形成高阶的语义描述；最后通过融合树冠、主干以及整树的多结构信息，生成跨尺度的树木点云表征。在地面激光雷达采集的树种点云数据集上验证该方法的有效性，该数据集由7个树种共690棵树组成的。结果表明：该方法的总体准确率达到94.2%。相比主流的PointNet和PointNet++深度点云分类网络，分别提升13.04和9.42个百分点；相比基于点云的多视图2D投影方法，提升8.19个百分点；相比基于多个测树因子的随机森林方法，提升24.63个百分点，从而证实采用深度网络直接进行树种点云识别的潜力。

关键词：树种识别,激光雷达,点云,深度学习

基金资助：国家自然科学基金项目(61972132)；河北省自然科学基金项目（F2020204009）；河北省重点研发计划项目（20327404D，20327401D，21327404D）；河北省引进留学人员资助项目（C20190342）